При занесении ключевой фразы требуется дополнительно указать соответствующий ей весовой коэффициент. Самому подобрать коэффициент сложно, если вы сомневаетесь, укажите значение 50 или воспользуйтесь имеющимися правилами как подсказкой. Письмо будет отнесено к спаму, если его суммарный коэффициент превысит определенное число. В отличие от «белого» списка, в «черный» разработчики занесли фразы, наиболее часто употребляемые спамерами.

Для распознавания спама модуль Анти-Спам использует различные технологии, которые можно включить и отключить на вкладке Распознавание спама (рис. 5.10).

Рис. 5.10. Настройка технологий фильтрации спама

В области Фильтры указывается, какие технологии задействовать для обнаружения спама:

• самообучающийся алгоритм iBayes – анализ текста почтового сообщения на предмет наличия фраз, относящихся к спаму;

• технология GSG – анализ изображений, помещенных в письмо: на основании сопоставления с уникальными графическими сигнатурами делается вывод о принадлежности изображения к графическому спаму;

• технология PDB – анализ заголовков: на основании набора эвристических правил делается предположение о принадлежности письма к спаму;

• технология Recent Terms – анализ текста сообщения на наличие фраз, типичных для спама; в качестве эталона используются базы, подготовленные специалистами «Лаборатории Касперского».

В областях Фактор спама и Фактор потенциального спама указывается коэффициент, при превышении которого письмо будет расценено как спам или потенциальный спам. По умолчанию выбраны оптимальные значения; используя ползунок, можно самостоятельно выставить необходимый уровень. Поэкспериментировав, вы найдете приемлемые параметры.

Вкладка Дополнительно позволяет указать дополнительные критерии, по которым будет определяться спам (неправильные параметры сообщения, наличие некоторых типов html-вставок и пр.). Необходимо установить соответствующий флажок и задать фактор спама в процентах. По умолчанию фактор спама во всех критериях равен 80 %, а письмо будет признано как спам, если сумма всех критериев будет равна 100 %. Если хотите, чтобы все письма, которые вам не адресованы, считались спамом, установите флажок Адресованные не мне, после чего нажмите кнопку Мои адреса, затем Добавить и введите все используемые вами почтовые адреса. Теперь при анализе нового сообщения будет проверен адрес получателя, и если адрес не совпадет ни с одним адресом списка, сообщению будет присвоен статус спама. Когда вы вернетесь в главное окно настроек Анти-Спама, в нем будет задан уровень агрессивности Пользовательский.

Чтобы повысить эффективность модуля Анти-Спам, необходимо обучить его, указывая, какие письма являются спамом, а какие – обычной корреспонденцией. Для обучения используется несколько подходов. Например, чтобы адреса корреспондентов, с которыми вы общаетесь, автоматически заносились в «белый» список, нужно установить флажок Обучаться на исходящих письмах (он расположен в поле Обучение окна настройки модуля Анти-Спам). Для обучения будут использованы только первые 50 писем, затем обучение завершится. По окончании обучения следует уточнить «белый» список адресов, чтобы убедиться, что в нем находятся нужные записи.

В области Обучение расположена кнопка Мастер обучения. Нажав ее, вы в пошаговом режиме сможете обучить Анти-Спам, указывая папки почтового клиента, содержащие спам и обычные письма. Такое обучение рекомендуется произвести в самом начале работы. После вызова мастера обучения нужно пройти четыре шага.

1. Определение папок, содержащих полезную корреспонденцию.

2. Указание папок, в которых находится спам.

3. Автоматическое обучение Анти-Спам. Почтовые адреса отправителей полезной почты заносятся в «белый» список.

4. Сохранение результата работы мастера обучения. Здесь можно добавить результаты работы к старой базе либо заменить ее новой.

В целях экономии времени мастер обучает Анти-Спам только на 50 письмах в каждой папке. Чтобы алгоритм Байеса, используемый для распознавания спама, работал правильно, следует произвести обучение как минимум на 50 письмах полезной почты и 50 письмах спама.

У пользователя не всегда может быть столько писем, но это не проблема. Обучить Анти-Спам можно в процессе работы. Возможны два варианта обучения:

• с использованием почтового клиента;

• с использованием отчетов Анти-Спам.

Во время установки модуль Анти-Спам встраивается в следующие почтовые клиенты:

• Microsoft Office Outlook – на панели появляются кнопки Спам и Не Спам, а в окне, вызываемом командой меню Сервис -> Параметры, вкладка Анти-Спам;

• Microsoft Outlook Express – в окне появляются кнопки Спам и Не Спам и кнопка Настройка;